【MI】プロダクトエンジニア（DXコンサルティング領域）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Webアプリケーション開発経験（Python / TypeScript / Ruby / Go いずれか）
• AWSを用いたクラウドインフラの設計・構築・運用経験
• Infrastructure as Code（Terraform / AWS CDK）を用いたインフラ管理経験
• データパイプラインまたはワークフローシステムの設計・実装経験
• LLM（OpenAI API等）を活用したAIアプリケーション開発経験
• GitHubを用いたチーム開発・コードレビュー経験

• ビジネス視点で技術を考える力:
  「どう作るか」ではなく「どう事業に届けるか」を起点に設計できる姿勢が求められます。技術とビジネスの両面を常に意識しながら開発を推進できることが重要です。
• 仮説構築・検証力:
  完成した要件書を待つのではなく、事業仮説そのものをエンジニア視点から能動的に磨いていける思考力と実行力が必要です。
• 多職種との円滑なコミュニケーション能力:
  Bizチーム・リサーチチームと連携し、技術的な知見を非エンジニアに分かりやすく伝えながら、共同で課題を解決できるコミュニケーション力が求められます。
• 自律的な学習・探究心:
  AI・LLM領域は技術の進化が速く、自ら継続的にキャッチアップし、新しい知見をプロダクト開発に活かしていける姿勢が重要です。
• スピード感をもって動ける実行力:
  少数精鋭チームの中で、仮説検証サイクルを高速で回す必要があります。不確実な状況でも意思決定し、素早く実装・改善できる推進力が求められます。

• RAG構築・LLMアプリケーション開発経験:
  OpenAI APIなどを活用したRAGシステムや生成AIアプリケーションの開発経験があると、AIマーケティング基盤の立ち上げに即戦力として活躍できます。
• AIワークフロー基盤の設計・実装経験:
  AIを活用した自動化ワークフローや分析・レポーティング基盤の設計・開発経験は、本ポジションの中核業務に直結するため高く評価されます。
• Datadogなどを用いた監視・可観測性の実装経験:
  稼働中システムの信頼性向上や障害対応において、モニタリング基盤の構築・運用経験は実務に直結します。
• アジャイル・スクラム等の反復型開発手法の経験:
  仮説検証サイクルを高速で回す開発スタイルにフィットするため、反復型開発の経験があると即戦力として活躍できます。
• DXコンサルティングやマーケティング領域への関心・知見:
  ビジネスサイドの課題を深く理解した上でシステムを設計できる素養があると、BizチームやリサーチチームとのOne Team体制でより高い成果を出せます。

• AI・LLMを活用したプロダクト開発スキル:
  OpenAI APIを用いたRAG構築・AIワークフロー基盤の設計・実装を実務で経験でき、急成長するAI活用エンジニアリングの最前線スキルを習得できます。
• クラウドインフラ設計・IaCスキル:
  AWSおよびTerraform/AWS CDKを用いた堅牢なクラウド基盤の構築・運用を実務で経験でき、インフラエンジニアリングの高度なスキルセットを身につけられます。
• 事業視点を持ったシステム設計能力:
  Bizチームとリサーチチームとの仮説検証プロセスに参画することで、ビジネスゴールから逆算してシステムを設計するプロダクト思考が身につきます。
• AI駆動型開発プロセスの実践知:
  仕様検討・実装・ドキュメント生成をAIと協働する「AI駆動型開発」を全工程で実践することで、次世代のソフトウェア開発手法を先行して体得できます。
• マルチスタック開発力:
  Python・TypeScript・Ruby・Goと複数の言語・スタックを業務の中で横断的に扱う機会があり、技術的な視野と柔軟性を大きく広げられます。